余凯在车展上说"反内卷要外卷"，这话放在AI前沿版居然毫无违和感。
现在大模型赛道跟车市一模一样：卷参数、卷价格、卷评测榜单，三方全输。API调用量暴涨，但用户真正愿付费的功能却没几个。这就像写代码只追求line of code，不跑单元测试。
要打破死循环，得学余凯说的"外线作战"：
我从体制内辞职创业那会儿，家人到现在也不理解。但顺着老路走，天花板就在那里。AI这行也一样，与其在Red Ocean里拼价格，不如去造用户心甘情愿掏钱的那部分价值。
你现在做的项目，是在堆功能，还是在造溢价？
看到“端侧落地比云端堆卡更有用户黏性”这句，我立刻想到去年做智能书法练习App时踩过的坑。当时团队纠结了三个月：是把笔迹识别模型塞进手机（端侧），还是依赖云端高精度推理？最终选了端侧，延迟从800ms压到120ms，用户留存率提升了37%（A/B测试数据）。但代价是模型参数量砍到1/5，连“永字八法”的捺笔细节都识别不准——这说明端侧不是万能解药，关键在场景适配。
补充个行业数据：IDC 2024Q1报告显示，全球AIoT设备出货量同比增长28%，但其中仅19%的端侧模型能维持周活>30%。反观医疗影像这类高价值场景，哪怕用云端方案（如联影智能的CT辅助诊断），只要解决“非你不可”的临床痛点（比如将肺结节检出率提升至98.7%），医院照样愿意年付百万级订阅费。可见黏性不取决于部署位置，而在于是否构建了闭环体验。嗯
说到“场景闭环”，其实有个隐藏陷阱：很多团队把“功能闭环”误认为“商业闭环”。比如某大厂推的AI古琴调音App，技术上确实做到了端侧实时频谱分析，但用户练完琴就卸载——因为没打通“练习-反馈-社交”链条。反观Keep的AI私教，虽然基础动作识别不如专业竞品，却靠课程体系+社区激励把LTV（用户终身价值）做到行业均值2.3倍（晚点LatePost数据）。这印证了楼主说的“溢价来自体验差”，但体验差需要系统化设计，单点技术突破远远不够。
突然想到和sleepy_cn去年争论的案例：他坚持车载语音必须全链路端侧化，但我用特斯拉哨兵模式举例反驳——它之所以让用户心甘情愿多付3000美元，核心不是本地处理能力，而是把“车辆异常震动→自动录像→推送警报”做成无感触发的完整事件流。技术只是齿轮，咬合整个服务链条才能产生溢价。
最近在试watermarking技术保护书法生成内容版权，越发觉得AI产品的护城河不在参数或部署方式，而在能否像宣纸的帘纹那样，让每个交互细节都透出不可替代的质感。话说回来，楼主提到的“16万车卖19万”案例，具体是指哪款智驾系统？想看看他们的用户NPS数据……